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Enregistrement W7112701788

Genetic Counseling Student Anxiety, Self-Efficacy, and Study Strategy Use for the Genetic Counseling Board Certification Exam.

2025· dissertation· W7112701788 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDigital Commons - University of South Florida (University of South Florida) · 2025
Typedissertation
Langue
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBRCA gene mutations in cancer
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMemorizationMetacognitionCertificationActive learning (machine learning)RecallGenetic counseling
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With a 76% pass rate for the 2024 American Board of Genetic Counseling (ABGC) certification exam, it's crucial to evaluate the study strategies used by candidates and their alignment with evidence-based practices. This study surveyed 84 genetic counseling students and graduates from 35 U.S. and Canadian training programs, focusing on demographic data, study strategy usage, anxiety, and self-efficacy. Study strategies were categorized into one of three groups: 1) active strategies, which promote recall and understanding, 2) passive strategies, and 3) hybrid, for strategies that involve both active and passive engagement as well as three metacognitive strategies: regulating learning, monitoring learning, and reflecting on mistakes. Results showed that the most common passive strategy was reviewing notes (33% spent over an hour/week), while flashcards were the most used active strategy (42% spent over an hour/week). Other active strategies, like self-testing (37%), elaboration (27%), and problem sets (24%), were less frequently used. These findings suggest that students invest a lot of time on flashcards that help with memorization and recall. However, increasing the use of other active strategies, which are more effective in promoting deeper understanding and application of knowledge, is particularly important given that 75-80% of questions on the ABGC board exam are application questions. Monitoring learning was the most common metacognitive strategy, with 18% dedicating over an hour/week. Correlations revealed that frequent use of metacognitive strategies was strongly associated with more time spent on both active (r = .754) and passive (r = .693) study strategies. Higher anxiety was linked to more time spent on board exam study (r = .288, p = 0.008). Additionally, anxiety and self-efficacy were moderately negatively correlated (r = -0.535, p <.001). These findings suggest that while anxiety may act as a motivator for increased study time, integrating metacognitive strategies could enhance study effectiveness and improve overall exam preparation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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